Improving small urban wastewater treatment plants with a nature-based reactor for tertiary treatment
Notice bibliographique
Résumé
Urban wastewater treatment has significantly improved in recent decades, reducing the environmental impacts of their effluents and improving the chemical and ecological status of receiving water bodies. However, specific treatments, focused on nitrogen and phosphorus removal, have been implemented principally in large urban wastewater treatment plants (UWWTPs) serving over 10,000 population equivalents (P.E). In contrast, small UWWTPs (<10,000 P.E.) are generally not required to meet nutrient discharge limits despite the revised Urban Wastewater Treatment Directive. Nature-Based Solutions (NBS) offer cost-effective alternatives for small facilities as potential tertiary treatments. This research evaluated a pond-stream system, based on the biological activity of benthic (biofilms) and planktonic microbial communities (biofilm-plankton reactor, BPR), as an additional treatment step for activated sludge UWWTPs. The BPR achieved removal efficiencies for nitrogen (67.4 ± 11.1 %) and Escherichia coli (75.4 ± 37.3 %), while phosphorus, carbon, and targeted contaminants of emerging concern were highly variable and were not consistently removed. Microbial communities' structure and functions were assessed through algal biomass, stoichiometry, and extracellular enzymatic activities, providing a distinctive perspective into the BPR's microbial ecological dynamics related to removal efficiencies. Shotgun metagenomics identified a broad range of nitrogen functional genes, mainly involved in biodegradation and biosynthesis processes. This next-generation sequencing approach complemented conventional E. coli count methods, offering a deeper understanding of potential pathogen hotspots in treated effluents. Overall, the BPR system demonstrated a promising NBS for nitrogen and microbiological contaminant removal in small UWWTPs, whereas further investigation is needed to optimise the removal of other important water quality parameters.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».